O burburinho da IA está em todo o lado. E porque não haveria de estar?
Está a transformar, se é que ainda não o fez, tudo, desde a forma como escrevemos e-mails até à forma como concebemos carros autónomos.
No entanto, algures entre o hype e as manchetes, muitos ainda não sabem o que é a IA na sua essência e como funciona.
É exatamente isso que este guia cobre sem o afogar em jargão técnico.
No final, compreenderá o conceito, bem como as noções básicas de como a IA potencia as ferramentas que utiliza todos os dias.
Vamos começar.
Principais conclusões
- A IA é a ciência da criação de máquinas que podem ser treinadas e realizar tarefas que normalmente associamos à inteligência humana.
- A IA funciona recolhendo dados, processando-os através de algoritmos, fazendo previsões, aprendendo com os erros e melhorando ao longo do tempo.
- Atualmente, a maior parte da IA é uma IA restrita, concebida para tarefas específicas, enquanto a IA geral, ou AGI, que pode igualar as capacidades humanas em vários domínios, é ainda apenas um conceito.
- A IA generativa utiliza a aprendizagem profunda para criar novos textos, imagens, áudio, vídeo e até código em resposta a pedidos.
O que significa IA?
IA é a abreviatura de inteligência artificial e refere-se à capacidade de uma máquina para fazer coisas que normalmente pensamos que requerem um cérebro humano, como por exemplo:
- Perceber
- Raciocínio
- Aprendizagem
- Interagir com o mundo
- Resolução de problemas
- Mostrar uma centelha de criatividade
Provavelmente, já se deparou com uma IA com essas capacidades sem se aperceber.
Por exemplo, quando faz perguntas à Siri ou simplesmente comunica com ela, está a conversar com a IA.
Nunca mais se preocupe com o facto de a IA detetar os seus textos. Undetectable AI Pode ajudar-vos:
- Faça aparecer a sua escrita assistida por IA de tipo humano.
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Ou quando se conversa com o chatbot de um sítio Web que, de alguma forma, sabe exatamente em que página se está preso? Isso também é IA.
Mas o que torna a IA capaz de reconhecer o discurso, identificar imagens e compreender e responder à linguagem humana?
Isto acontece através de muitos algoritmos, modelos e alguma matemática muito avançada.
Para dar uma ideia, alguns dos elementos constitutivos da IA são os seguintes:
- Aprendizagem automática
- Redes neuronais
- Aprendizagem profunda
- Processamento de linguagem natural
Inteligência humana vs. inteligência das máquinas
A IA está a melhorar, mas ainda não está ao mesmo nível que nós.
Sabemos isso porque até à data, nenhuma ferramenta de IA passou no teste de Turingque é uma forma de ver se uma máquina consegue atuar de forma convincente como um humano numa conversa. Ou para identificar se as máquinas podem pensar.
Ainda estamos longe de uma IA que compreenda verdadeiramente o contexto, as nuances e o significado da mesma forma que as pessoas.
A maioria dos especialistas acredita que estamos a décadas de distância de construir uma IA como essa. E há quem diga que pode nunca vir a acontecer.
Sim, as ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT e o DALL-E, podem fazer coisas notáveis, mas, no fundo, são essencialmente máquinas de previsão.
Por outras palavras, estas ferramentas foram treinadas em conjuntos de dados maciços com base nos quais podem adivinhar a resposta mais provável ao seu pedido com uma precisão impressionante.
É útil, por vezes até estranho, mas não é o mesmo que a inteligência humana.
Uma breve história da IA
Embora o conceito de "máquinas que pensam" remonte à filosofia antiga, a história moderna da IA começa em meados do século XX.
O quadro seguinte resume alguns dos marcos mais importantes no desenvolvimento da IA:
| Ano | Marco histórico |
| 1950 | Alan Turing publica Máquinas informáticas e inteligência e propõe o Teste de Turing. |
| 1956 | John McCarthy cria o termo "inteligência artificial" na Conferência de Dartmouth. O primeiro programa de IA, Logic Theoristé criado. |
| 1967 | Frank Rosenblatt desenvolve o Mark 1 Perceptron, uma das primeiras redes neuronais que demonstrou a aprendizagem automática através de tentativa e erro. |
| 1980 | A retropropagação é amplamente utilizada para treinar redes neurais. |
| 1997 | O Deep Blue da IBM derrota o campeão de xadrez Garry Kasparov e demonstra a possibilidade de a IA ultrapassar os conhecimentos humanos numa tarefa complexa. |
| 2004 | John McCarthy publica What Is Artificial Intelligence? Esta é uma definição de IA amplamente citada durante a ascensão dos grandes volumes de dados e da computação em nuvem. |
| 2011 | O IBM Watson vence o Jeopardy! contra os melhores campeões. |
| 2015 | O supercomputador Minwa da Baidu consegue um reconhecimento de imagem que supera o humano. |
| 2016 | O AlphaGo da DeepMind derrota o campeão de Go, Lee Sedol. |
| 2022 | Surgimento de grandes modelos linguísticos como o ChatGPT, que revoluciona o desempenho da IA e expande as aplicações de IA generativa. |
| 2024 | Crescimento de modelos de IA multimodais e mais pequenos e eficientes. |
| 2025 | Lançamento do GPT-5 com rápida adoção de sistemas de IA agêntica. Bilionários da tecnologia e governos investem milhares de milhões em chips de IA, infra-estruturas e desenvolvimento. |
Como funciona a IA
Agora que já percebemos o que é a IA e como se compara à inteligência humana, vamos dar-lhe uma visão geral do funcionamento da IA.
Seguem-se as cinco fases principais do funcionamento da IA:
- Entradas: Todos os sistemas de IA precisam de dados para existir. Estes dados podem vir de praticamente qualquer lugar, como texto, áudio, vídeo, sensores IoT, etc.
- Processamento: Quando os dados são disponibilizados num formato adequado para a IA, esta utiliza os seus algoritmos programados para identificar padrões e relações nos dados. Chama-se a isto treino de IA e este treino torna a IA capaz de reconhecer padrões semelhantes em novos dados.
- Resultados: Depois de analisar os dados, a IA faz as suas previsões ou classificações. Por exemplo, pode decidir se um dado corresponde a padrões anteriores (passa) ou não (falha).
- Ajustes: Quando a IA comete um erro, utiliza esse fracasso como ponto de aprendizagem. Depois de aprender com o fracasso, o sistema pode voltar à fase dos resultados para verificar novamente as suas decisões com base nas regras actualizadas. Esta aprendizagem pode assumir qualquer uma das seguintes formas:
- Ajustar as regras do algoritmo
- Alterar a forma como os dados são interpretados
- Aperfeiçoar as condições em que processa os inputs
- Avaliações: Na fase final, a IA avalia o seu desempenho como um todo. Tem em conta os resultados dos ajustamentos anteriores, sintetiza novos conhecimentos e utiliza-os para melhorar as previsões futuras.
Tipos de IA
Seguem-se os principais tipos de IA que já viu ou que ainda está para ver:
IA estreita vs IA geral
Quando as pessoas perguntam pela primeira vez o que é uma IA, pensam frequentemente na versão que já viram em ação: a IA estreita.
A IA estreita é também designada por IA fraca e é concebida para executar uma tarefa muito específica ou um conjunto definido de tarefas.
Isto pode ser qualquer coisa, desde detetar transacções fraudulentas numa rede de cartões de crédito até alimentar assistentes de voz como a Siri e a Alexa ou mesmo executar o processamento de linguagem natural que ajuda um chatbot a responder às suas perguntas.
A maior parte da IA com que se interage atualmente é uma IA estreita.
Por outro lado, temos a Inteligência Artificial Geral (IAG), que é designada por IA forte ou simplesmente IA geral.
Este tipo de IA aprende e aplica conhecimentos numa grande variedade de tarefas e iguala ou ultrapassa as capacidades humanas na execução dessas tarefas.
Atualmente, a AGI é ainda teórica, uma vez que nenhum sistema de IA atingiu esse nível.
IA agêntica
Se tem ouvido o termo e se tem perguntado o que é a IA agêntica, a forma mais simples de o dizer é que se trata de um sistema construído a partir de agentes de IA.
Os agentes de IA são programas autónomos que executam tarefas e tomam decisões sem necessitarem de qualquer assistência humana. O termo "agente" no seu nome refere-se à capacidade de ação que estas ferramentas podem exercer.
A IA agêntica baseia-se nisto, coordenando vários agentes de IA para trabalharem em conjunto em prol de um objetivo maior que nenhum agente poderia alcançar sozinho.
Máquinas reactivas, memória limitada, teoria da mente
Os tipos de IA que já abordámos diferiam em termos de âmbito e autonomia.
Há outra forma de classificar as IA com base no facto de poderem ou não reter informação e na forma como interpretam o seu ambiente.
Esta perspetiva divide a IA em três categorias principais:
- Máquinas reactivas: São a forma mais básica de IA. Respondem apenas às entradas actuais que recebem, sem armazenar qualquer memória do que aconteceu anteriormente. A sua principal limitação é o facto de funcionarem sem um estado interno ou uma representação do ambiente. Depois de processarem um input, descartam a sua memória e passam para o input seguinte com uma memória em branco.
- Máquinas com memória limitada: As máquinas com memória limitada armazenam internamente dados passados para poderem reconhecer padrões e correlações no seu ambiente ao longo do tempo e utilizar esse conhecimento para melhorar as suas respostas em condições dinâmicas.
- Teoria da mente: Trata-se de uma IA que pode compreender a existência de outros agentes, sejam eles humanos ou outras máquinas, e inferir os seus estados internos. Esta forma de IA não é possível atualmente porque Teoria da mente requer a capacidade de reconhecer que as acções têm frequentemente causas invisíveis, que podem ser influenciadas por intenções, crenças ou emoções.
Exemplos de IA
Já abordámos os diferentes tipos de IA e a forma como processam a informação, por isso vale a pena ver como tudo isto se processa no mundo real.
Veículos autónomos
Os automóveis autónomos dependem fortemente da aprendizagem automática treinada em enormes conjuntos de dados que incluem tudo, desde padrões de tráfego até ao reconhecimento de sinais de trânsito.
Os programadores utilizam frequentemente simulações artificiais para avaliar o desempenho antes de os veículos chegarem à estrada.
Os testes de caixa negra são comuns neste caso, ou seja, um método em que os testadores não têm acesso direto ao funcionamento interno do sistema, mas investigam o seu comportamento para identificar pontos fracos.
Editores de texto ou Autocorreção
Se alguma vez utilizou o Grammarly para verificar uma redação ou confiou na correção automática ao enviar uma mensagem de texto, já interagiu com a IA.
Tal como aprendeste regras gramaticais na escola, os algoritmos de IA são treinados para reconhecer o uso correto da língua e detetar desvios.
Se utilizar incorretamente uma vírgula ou escolher a palavra errada, o editor pode assinalar o facto e sugerir uma correção adequada.
Assistentes virtuais
Assistentes virtuais como a Amazon Alexa, o Google Assistant e a Siri da Apple ajudam-no nas tarefas do dia a dia.
Aprendem com os seus padrões de utilização específicos e adaptam-se às suas preferências, para além de se tornarem mais capazes de antecipar as suas necessidades ao longo do tempo.
Algoritmos de pesquisa e recomendação
Quando navega num serviço de streaming e encontra uma fila de sugestões de filmes que lhe parecem surpreendentemente adequadas, ou quando uma loja online mostra produtos que correspondem às suas pesquisas recentes, está a ver Sistemas de recomendação baseados em IA no trabalho.
Estes sistemas acompanham as suas interações ao longo do tempo e analisam-nas utilizando modelos de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda para prever o que vai querer a seguir.
O que é a IA generativa?
Há uma categoria específica de IA que ganhou grande atenção pela sua capacidade de criar conteúdos inteiramente novos a pedido. Estes sistemas são designados por IA generativa.
Vejamos mais detalhadamente o que é a IA generativa.
A IA generativa ou IA gen refere-se a modelos de aprendizagem profunda que produzem resultados originais em resposta a uma solicitação do utilizador.
Estes sistemas podem criar:
- Texto de formato longo
- Imagens de alta qualidade
- Vídeo realista
- Áudio realista
- Código funcional
Os modelos de IA generativa mais recentes podem mesmo criar simulações interactivas de uma série de aplicações diretamente no chat.
A qualidade dos resultados da IA generativa depende da sofisticação do modelo e do grau de alinhamento do pedido com a sua formação.
Por exemplo, o ChatGPT pode produzir um ensaio claro e bem estruturado sobre as teorias do nacionalismo em segundos, enquanto os sistemas baseados em imagens como o DALL-E 2 podem criar composições invulgares mas visualmente impressionantes, como uma pintura ao estilo renascentista de uma Madonna e uma criança a comer pizza.
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Perguntas frequentes sobre a IA
IA é o mesmo que aprendizagem automática?
Não, a IA e a aprendizagem automática não são a mesma coisa.
A IA é o vasto domínio da criação de máquinas que imitam a inteligência humana, enquanto a aprendizagem automática é um subconjunto da IA que ensina as máquinas a aprender com os dados sem necessitar de programação direta.
Qual é a diferença entre IA e automatização?
A IA e a automatização utilizam ambas a tecnologia para realizar tarefas, mas são diferentes.
A automatização segue regras predefinidas para realizar trabalhos repetitivos, enquanto a IA pode aprender com os dados, tomar decisões e adaptar-se ao longo do tempo.
Em suma, a automatização executa sempre as tarefas da mesma forma, mas a IA pode melhorar e mudar com base na experiência.
A IA pode pensar como os seres humanos?
A IA pode simular alguns aspectos do pensamento humano, como o reconhecimento de padrões, a previsão e a resolução de problemas.
No entanto, não pensa nem sente verdadeiramente como os seres humanos. Processa a informação com base em algoritmos e dados, não em emoções ou consciência.
Irá a IA substituir os empregos humanos?
A IA irá substituir alguns trabalhos repetitivos ou de rotina mas também criará novos. Embora algumas funções possam desaparecer, a IA está a gerar procura de cargos como cientistas de dados, engenheiros de IA e especialistas em ética da IA.
A mudança tem mais a ver com a alteração da natureza do trabalho do que com a sua eliminação total.
Considerações finais
Agora que já sabe o que é a IA e como funciona, pode detectá-la em todo o lado.
Quanto mais o compreender, mais bem equipado estará para colher os seus benefícios e evitar as suas armadilhas.
E quando precisa de ferramentas de IA que trabalhem para si, as ferramentas de escrita e deteção da Undetectable AI têm tudo o que precisa.
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